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永磁同步电机无传感器矢量控制系统中,需要实现对转子位置及转速的估计。由于电机运行过程中电机参数会发生变化,对电机矢量控制系统造成影响。为提高对转子位置及转速的检测精度,设计了一种改进型的滑模观测器。首先利用遗忘因子递推最小二乘法在线辨识电机参数,然后将电机参数在线辨识值反馈到滑模观测器中,以提高滑模观测器的性能。最后利用simulink进行仿真验证。结果表明,改进后的滑模观测器可以充分克服电机参数变化带来的不良影响,具有优越的性能。
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基于参数识别的基于参数识别的PMSM无位置传感器矢量控制无位置传感器矢量控制
永磁同步电机无传感器矢量控制系统中,需要实现对转子位置及转速的估计。由于电机运行过程中电机参数会
发生变化,对电机矢量控制系统造成影响。为提高对转子位置及转速的检测精度,设计了一种改进型的滑模观
测器。首先利用遗忘因子递推最小二乘法在线辨识电机参数,然后将电机参数在线辨识值反馈到滑模观测器
中,以提高滑模观测器的性能。最后利用simulink进行仿真验证。结果表明,改进后的滑模观测器可以充分克服
电机参数变化带来的不良影响,具有优越的性能。
0 引言引言
随着永磁材料性能的不断提升和电力电子等技术的日益成熟,
在PMSM矢量控制系统中,电机转子位置的检测是关键一环,只有精确获知转子的位置,整个系统才能平稳运行。现有的
PMSM无位置传感器转子位置检测方法主要有:开环算法、观测器估计算法和高频注入法[2]。其中,
本文设计了一种新型的位置估计算法,将滑模观测器(SMO)和
1 永磁同步电机数学模型永磁同步电机数学模型
永磁同步电机是具有强耦合性的复杂模型,所以在研究中一般将其抽象为简单的数学模型,在dq坐标系下对PMSM建立
数学模型如下。
电压方程:
磁链方程:
其中,ud、uq为d轴、q轴电压分量,Rs为定子电阻值, id、 iq为 d轴、 q轴电流分量, 为转子角速度, 为定子磁
链d轴、q轴分量,Ld、Lq为d轴、q轴电感分量。
2
最小二乘法是Karl Gauss于1795年提出的,他提出“未知量的最可能值是这样一个数据,它使各次实际观测值与计算值差
的平方乘以度量其精度的数值以后所求得的和为最小”[9]。这一估计算法被广泛用于系统辨识和参数估计。最小二乘法的最大
缺陷是系统要处理大量数据,所以要完成对电机参数在线辨识的目的有很大困难。为了改进该方法,在此基础上加入递推的思
想:
新估算值 旧估算值 修正项
依据此概念可得出递推公式为:
上式中,
递推思想在定常的参数识别中比较常用,但是在PMSM矢量控制系统中,电机参数(定子电阻值和电感值)不是固定不变
的。所以如果采用递推方法,由于数据不断积累,就会造成“数据饱和”现象。为解决该问题,本文引入遗忘因子概念。
目标函数为:
式中, 为遗忘因子,0< <1。
由该目标函数可得出遗忘因子递推最小二乘法参数估计公式推导结果:
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weixin_38502762
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